Netron神经网络模型查看神器
zw-ps:几年前d老文章了，现在依然有参考价值，特别是对于初学者。
参见：
zw公开课与哈佛、斯坦福MBA案例教学
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AI人工智能，神经网络，目前虽然属于一个技术瓶颈期，但大方向没错。
一些小的AI辅助工具，却日益精细化，专业化。
象最早的TensorBoard，被称为：“好用的想哭的AI工具”。
今天介绍的 Netron ，也是一款神器级别的AI辅助工具，主要用于：查看各种神经网络模型。
说Netron，属于神器级别的AI辅助工具，理由太多了。
首先，Netron 支持各种平台：windows、苹果MacOS、和Linux，甚至有在线web版本，还支持浏览器直接上传模型。
在线网址是：
https://lutzroeder.github.io/netron/
手机app模式虽然暂时没有，不够浏览器模式，手机，平板也可以直接使用，而且通吃苹果手机、安卓手机。
再次，就是支持的AI神经网络架构体系完善：
主流的AI架构和模型有：
ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt）
TorchScript (.pt, .pth),
PyTorch (.pt, .pth),
Torch (.t7),
Keras（.h5，.keras），
TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).
TensorFlow Lite精简版（.tflite）。
MXNet（.model，-symbol.json），
scikit-learn (.pkl),
非主流的AI架构和模型有：
Arm NN (.armnn),
coreML（.mlmodel），
Caffe（.caffemodel，.prototxt），
Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），
Darknet（.cfg），
ncnn（.param）
BigDL (.bigdl, .model),
Chainer (.npz, .h5),
CNTK (.model, .cntk),
Deeplearning4j (.zip),
MediaPipe (.pbtxt),
ML.NET (.zip),
MNN (.mnn),
OpenVINO (.xml),
PaddlePaddle (.zip, model),
Tengine (.tmfile),
TensorFlow.js (model.json, .pb)
Netron软件的使用非常简单，无论是软件版本，还是浏览器web在线模式。
点击“open”按钮，打开或者上传：模型文件，系统即可自动生成模型架构图像。
软件版本，还支持鼠标拖动模式。
系统生成的模型图像，色彩现代精细，点击模型图标，右侧还有相关的模型参数细节。
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